<div class=content>
	<h2>Description</h2>
	<pre class=saying>数学和逻辑才是一切事物的基础。</pre>
	<p>数学是机器学习的基础。学好数学很有必要，也不是那么难。一定不能还没开始就放弃了。</p>
	<p>好用的数学工具: <a target="_blank" href="https://matrixcalc.org/en/">矩阵在线计算器</a> | 
		<a target="_blank" href="https://mathsolver.microsoft.com/en/calculus-calculator">微软的微积分计算器web</a> |
		<a target="_blank" href="http://www.matrixcalculus.org/">Matrix Calculus</a> |
	</p>
	
	<p>机器学习博客:
		<a target="_blank" href="https://explained.ai/" title='Deep explanations of machine learning and related topics.'>explained.ai</a> |
		<a target="_blank" href="https://www.kesci.com/home/column/5f2ac5d8af3980002cb1bc08" title='How to eat Pytorch in 20 days ?'>20天吃掉那只Pytorch</a> |
	
	</p>


	<h3>数学教材</h3>
	<p>不确定哪本教材好？看<a target="_blank" href="https://blog.csdn.net/UFv59to8/article/details/83311648">这里</a>，推荐各种数学书。</p>
	<p>微积分: 
		<a target="_blank" href="https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/10">Calculus</a> | 
		<a target="_blank" href="https://betterexplained.com/">Better Explained</a> | 
	</p>
	<p>概率论: <a target="_blank" href="https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/11">Collaborative Statistics</a></p>
	<p>线性代数: 
		<a target="_blank" href="https://linear.axler.net/" title="线性代数公式参考书">Linear Algebra Done Right, 3rd</a>(<a target="_blank" href="https://cin.ufpe.br/~jrsl/Books/Linear%20Algebra%20Done%20Right%20-%20Sheldon%20Axler.pdf">pdf</a>) |  
		
		<a target="_blank" href="https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/12">College Algebra</a> | 
		<a target="_blank" href="https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/13">Elementary Algebra</a> | 
		<a class='button green' target="_blank" href="https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf" title="线性代数公式参考书">The Matrix Cookbook</a> |  
		<a target="_blank" href="https://arxiv.org/abs/1802.01528">The Matrix Calculus You Need For Deep Learning</a> | 
		<a target="_blank" href="http://immersivemath.com/ila/index.html" class="button pink">ImmersiveMath</a> | 
		<a target="_blank" href="https://github.com/LynnHo/Matrix-Calculus-Tutorial" class="button pink">Matrix-Calculus/矩阵求导</a> | 
	</p>
	<p>数理统计博客 Blog: 
		<a target="_blank" href="https://www.cnblogs.com/emanlee/category/160107.html">数学/数理统计</a> |
	</p>
	
	<pre class=saying>失败的人只有一种，就是在成功之前放弃的人。</pre>


	
	<h3>LaTex与数学公式输出</h3>
	<p><a target="_blank" href="https://www.mathjax.org/#demo">mathjax</a> 
	(
	<a target="_blank" href="http://tool.dawneve.cc/JavaScript/mathJax_demo.html">local</a> 
	)
	显示效果更优美。Beautiful and accessible math in all browsers</p>
	<p><a target="_blank" href="https://latex.js.org/playground.html">latex.js</a> playground.html, 下面的代码是一个矩阵，可以复制粘贴进去，就可以看到公式截图了。</p>
<pre>
$$
S^{(r) } =
\begin{pmatrix}
s_1 &0 & 0 &0 &...\\
0&s_2&0 & 0 &...\\
0& 0& ...& ... & ...\\
0 & 0 & ... & s_r &...\\
...& ...& ...& 0 & 0 \\
\end{pmatrix}
$$
</pre>
	<p><a target="_blank" href="https://katex.org/">katex</a> 一个支持HTML的轻量级的数学公式引擎。特别快！Lightning-fast, even on pages with hundreds of expressions</p>
	<p><a href="http://www.wiris.com/editor/demo/en/developers" target="_blank">可视化公式编辑器(网页中下部能生成公式)</a> | 
	<a href="https://editor.codecogs.com/" target="_blank">可视化公式编辑器(按钮悬浮提示公式)</a> 的神器，
	可视化编辑公式，然后获取其LaTeX文本。</p>
	
	
	
	
	
	<h2>机器学习与数据挖掘</h2>
	<p>
		<a target=_blank href="https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/">stanford CS 229 ― Machine Learning</a> | 
		<a target=_blank href="https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning">Github</a>
	</p>
	<h3>所需数学知识</h3>
	<p>1.线性代数：我的一个同事Skyler Speakman说“线性代数是二十一世纪的数学”，我完全同意这个说法。在ML中，线性代数到处都是。主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、矩阵的特征分解、LU分解、QR分解/因式分解、对称矩阵，正交化和正交化、矩阵运算、投影、特征值和特征向量、向量空间和规范这些都是理解机器学习及其优化方法所必需的。线性代数令人惊奇的是，有很多在线资源。 我一直说传统的课堂正在死亡，因为互联网上有大量的资源。我最喜欢的线性代数课程是<a target="_blank" href="https://www.bilibili.com/video/BV1ix411f7Yp?p=1">MIT（Gilbert Strang教授）课程</a>。</p>
	
	<p>2.概率理论与统计学：机器学习与统计学领域是有很多相似的地方。实际上，有人最近将机器学习定义为“在Mac上统计数据”。 机器学习需要基本统计和概率理论的综合知识，如概率规则和公理、贝叶斯定理、随机变量、方差和期望、条件和联合分布、标准分布（伯努利，二项式，多项式，均匀和高斯）、矩生成函数、最大似然估计（MLE）、先验和后验、最大后验估计（MAP）和抽样方法。</p>
	<p>3.多元微积分：主要领域包括微积分、偏导数、向量值函数、梯度方向、Hessian矩阵、雅可比矩阵、拉普拉斯和拉格朗日分布。</p>
	<p>4.算法和复杂度优化： 这些在评估计算的效率和可扩展性，或利用稀疏矩阵时，显得非常重要。 需要知识包括数据结构（二叉树，散列，堆，堆栈等）、动态规划、随机和线性算法、图形、梯度/随机下降和原对偶方法。</p>
	<p>5.其他：包括上述四个主要领域未涵盖的其他数学主题。它们包括实分析和复分析（集合和序列、拓扑、度量空间、单值和连续函数、限制、柯西内核、傅里叶变换），信息理论（熵，信息增益），函数空间和Manifolds流形。</p>
	<p>对于初学者，你不需要掌握很多数学知识才能开始机器学习。 根本的先决条件是数据分析技能，您可以边学习数学边去掌握更多的算法和技术。</p>
	<p>实变函数，拓扑学，泛函分析，除了数学系之外，很少有其他专业会学这些课程。</p>
	<p>机器学习不需要多少数学基础，正常理工科数学公选课大一大二的搞定即可，剩下要做的是读Murphy的Machine Learning A Probabilistic Perspective。书上对概率论，信息论，优化等等都是有讲解的。书上有个别的推导看不懂无所谓，我们的老师（思科总部的首席工程师）也不一定推导得出来，对这些，他直接说用code检验即可。</p>
	
	<pre>
我推荐的机器学习在线MOOC和材料如下：
·KhanAcademy's LinearAlgebra, Probability & Statistics, Multivariable Calculus and Optimization.
·Coding the Matrix: Linear Algebrathrough Computer Science Applications by Philip Klein, Brown University.
·Linear Algebra - Foundations to Frontiers by Robert van de Geijn, University ofTexas.
·Applications of Linear Algebra, Part 1 and Part 2.A newer course by Tim Chartier, Davidson College.
·JosephBlitzstein - HarvardStat 110 lectures.
·LarryWasserman's book - All of statistics: A Concise Course in Statistical Inference.
·Boydand Vandenberghe's course on Convexoptimization from Stanford.
·LinearAlgebra - Foundations to Frontiers on edX.
·Udacity'sIntroduction to Statistics.


1. awesome-machine-learning: https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software.

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘
http://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=%2Fspecial%2Fopencourse%2Flearningfromdata.html
>1, 5min

CCA: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html
依赖矩阵SVD分解等;
	</pre>


	
	
	
	
	
	<h2>信号处理</h2>
	<pre>
麻省理工学院公开课：信号与系统：模拟与数字信号处理
http://open.163.com/newview/movie/courseintro?newurl=%2Fspecial%2Fopencourse%2Fsignals.html
	</pre>

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